大數據開發環境哪個好

A. 編程用什麼軟體好哪種前景更廣闊

編程首先要確定編程語言，確定編程語言之後再選擇開發環境（軟體），當然也有軟體本身集成語言的情況，比如MATLAB、Delphi等，但是大部分情況下都需要先選擇語言。

目前比較流行的編程語言有java、Python、C#、PHP等，這些編程語言都有非常廣泛的應用，發展前景也都不錯。

Java語言目前在Web開發、大數據開發、Android開發、後端服務開發等領域有廣泛的應用，另舉首外Java也可以進行嵌入式開發和人工智慧領域的相關開發，可以說Java語言目前的應用場景還是非常廣泛的。Java編程比較常見的開發環境有Eclipse和IntelliJIDEA，這兩個工具有廣泛的使用，功能也非常強大。

Python語言隨著大數據的發展而得到了廣泛的重視，目前Python在大數據、人工智慧、Web開發等領域有廣泛的使用，而且Python目前也被列入到嵌入式開發領域，未來的成長空間還是比較大的。Python常見的開發環境是Emacs、vim、Eclipse+PyDev、UliPad等，其中Emacs和vim是功能強大的通用開發環境燃答御。

C#語言是微軟開發的一款程序設計語言，C#的應用場景遍布手機端、桌面端和服務端，可以說微軟為C#語言搭建了一個龐大的應用場景。C#的開發工具非常強大，號稱「宇宙最強開發工具皮岩」，這個工具就是VisualStudio，很多程序員對於C#的忠誠度往往都是來源於VisualStudio的強大。

PHP目前的主要應用場景是Web開發，PHP雖然應用場景比較單一，但是PHP在Web領域的應用卻非常普及。PHP的開發環境比較常見的是ZendStudio、EclipseforPHP等。

作者簡介：中國科學院大學計算機專業研究生導師，從事IT行業多年，研究方向包括動態軟體體系結構、大數據、人工智慧相關領域，有多年的一線研發經驗。

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B. Java大數據要用到什麼軟體

Java大數據需要用到一下技術和相應的軟體

1. Java語言
Java語言是大數據學習的基礎，Java是一種強類型、跨平台語言。是大數據編程工具，學好大數據，掌握Java基礎是必不可少
2.Linux命令
對於大數據開發通常是在Linux環境下進行的，想從事大數據開發相關工作，還需掌握Linux基礎操作命令。
3. Hadoop
Hadoop是大數據開發的重要框架，其核心是HDFS和MapRece，HDFS為海量的數據提供了存儲，MapRece為海量的數據提供了計算
4.ZooKeeper

ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要組件，是一個為分布式應用提供一致性服務的軟體，提供的功能包括：配置維護、域名服務、分布式同步、組件服務等，在大數據開發中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的實現方法。
5. HBase
HBase是一個分布式的、面向列的開源資料庫，大數據開發需掌握HBase基礎知識、應用、架構以及高級用法等。
6. Redis

Redis是一個key-value存儲系統，在部分場合可以對關系資料庫起到很好的補充作用，，使用很方便，大數據開發需掌握Redis的安裝、配置及相關使用方法。
7. SSM

SSM框架是由Spring、SpringMVC、MyBatis三個開源框架整合而成，常作為數據源較簡單的web項目的框架。大數據開發需分別掌握Spring、SpringMVC、MyBatis三種框架的同時，再使用SSM進行整合操作。
8.Python與數據分析

Python是面向對象的編程語言，擁有豐富的庫，使用簡單，應用廣泛，在大數據領域也有所應用，主要可用於數據採集、數據分析以及數據可視化等，因此，大數據開發需學習一定的Python知識。
你明白了嗎？

C. 大數據和java開發哪個比較好

根據個人愛好不同來選擇，一個是偏資料庫類型，另一個是後台開發

D. 大數據和java開發哪個更好

從大數據和Java技術本身的關系來說，完全可以兼顧學習。Java作為一門編程語言，可以用來做很多工作，大數據開發屬於其中一種。

大數據和java開發對比分析

一、現狀

1、java是編程語言，目前來看還是有一定優勢的。但每年新增的海量java程序員讓這個行業開始臃腫起來，已經出現人才溢出狀態。

2、如衡大數據經過2016/2017年的高曝光，2018年開始進入大數據年，各大中小企業開始大數據部門，人才缺口不斷增大。

二、未來

1、java是編程語言，未來會不會有更優秀的編程語言取代其主導地位，並不好說。

2、大數據的應用范圍廣，不但覆蓋全行業，還將影響一些機構機關。被人們最為看好的人工智慧也需要大數據的支持，離開大數據人工智慧將無法智能。

綜上所述：java目前算是主流，可以多學幾門語言，技多不壓身，百利而無一害對於開發；大數據的這個方攔唯向，不會消失，只會隨著技術的發展更加智慧性。所以從未來發展的趨勢來看，產業互聯網將是一個重要的發展方向，產業互聯網的核心技術包括物聯網、大數據、人工智慧等相關技術，因此學習大數據相關技術是個不錯的選擇。

大數據和java開發的發展前景怎麼樣

Java的發展方向：

Web開發、大數據開發、安卓開發、伺服器開發等等。

Java的就業情況：

Java作為傳統的編程語言之一，市場常青，常年都有新人加入，這幾年的發展之後，初級崗位趨於飽和，供大於求，競爭稍顯慘烈。

Java開發薪資：

有經驗的Java開發，薪資在10-30K的為普遍情況，初級崗位5、6K的也不在少數。

大數據的就業方向：

大數據開發、數據分析、數據挖掘、大數據演算法、數據架構等。

大數據的薪資狀況：

大數據相關職位的平均薪資已經超過月薪20K，初級入門的大數據開發，薪資也都在8K以上。

大數據應用行業領域：

營銷、金融、簡橡培工業、醫療、教育、交通、智慧生活、執法、體育、政府、旅遊等等，大數據是真正的覆蓋全行業，越往後發展，數據的重要性會更加受到重視，可以說未來所有的行業都需要大數據的支撐。

E. 在大數據中心需要什麼樣的技術

大數據是對海量數據進行存儲、計算、統計、分析處理的一系列處理手段，處理的數據量通常是TB級，甚至是PB或EB級的數據，這是傳統數據手段所無法完成的，其涉及的技術有分布式計算、高並發處理、高可用處理、集群、實時性計算等，匯集了當前IT領域熱門流行的IT技術。1. Java編程技術

Java編程技術是大數據學習的基礎，Java是一種強類型的語言，擁有極高的跨平台能力，可以編寫桌面應用程序、Web應用程序、分布式系統和嵌入式系統應用程序等，是大數據工程師最喜歡的編程工具，因此，想學好大數據，掌握Java基礎是必不可少的。

2. Linux命令

對於大數據開發通常是在Linux環境下進行的，相比Linux操作系統，Windows操作系統是封閉的操作系統，開源的大數據軟體很受限制，因此，想從事大數據開發相關工作，還需掌握Linux基礎操作命令。

3. Hadoop

Hadoop是大數據開發的重要框架，其核心是HDFS和MapRece，HDFS為海量的數據提供了存儲，MapRece為海量的數據提供了計算，因此，需要重點掌握，除此之外，還需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高級管理等相關技術與操作！

4. Hive

Hive是基於Hadoop的一個數據倉庫工具，可以將結構化的數據文件映射為一張資料庫表，並提供簡單的sql查詢功能，可以將sql語句轉換為MapRece任務運行，十分適合數據倉庫的統計分析。對於Hive需掌握其安裝、應用及高級操作等。

5. Avro與Protobuf

Avro與Protobuf均是數據序列化系統，可以提供豐富的數據結構類型，十分適合做數據存儲，還可進行不同語言之間相互通信的數據交換格式，學習大數據，需掌握其具體用法。

6. ZooKeeper

ZooKeeper是Hadoop和Habase的重要組件，是一個分布式應用提供一致性服務的軟體，提供的功能包括：配置維護、域名服務、分布式同步、組件服務等，在大數據開發中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的實現方法。7. HBase

HBase是一個分布式的、面向列的開源資料庫，他不同於一般的關系資料庫，更適合於非結構化數據存儲的資料庫，是一個高可靠性、高性能、面向列、可伸縮的分布式存儲系統，大數據開發需掌握HBase基礎知識、應用、架構以及高級用法等。

8.phoenix

Phoenix是用Java編寫的基於JDBC API操作HBase的開源SQL引擎，其具有動態列、散列載入、查詢伺服器、追蹤、事務、用戶自定義函數、二級索引、命名空間映射、數據收集、行時間戳列、分頁查詢、跳躍查詢、視圖以及多租戶的特性，大數據開發需掌握其原理和使用方法。

9.Redis

Redis是一個key-value存儲系統，其出現很大程度補償了memcached這類key/value存儲的不足，在部分場合可以對關系資料庫起到很好的補充作用，它提供了Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客戶端，使用很方便，大數據開發需掌握Redis的安裝、配置及相關使用方法。

10.Flume

Flume是一款高可用、高可靠、分布式的海量日誌採集、聚合和傳輸系統，Flume支持在日誌系統中定製各類數據發送方，用於收集數據；同時，Flume提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接收方（可定製）的能力。大數據開發需掌握其安裝、配置以及相關使用方法。

11.SSM

SSM框架是由Spring、SpringMVC、MyBatis三個開源框架整合而成，常作為數據源較簡單的web項目的框架。大數據開發需分別掌握Spring、SpringMVC、MyBatis三種框架的同時，再使用SSM進行整合操作。

12.Kafka

Kafka是一種高吞吐量的分布式發布訂閱消息系統，其在大數據開發應用上的目的是通過Hadoop的並行載入機制來統一線上和離線的消息處理，也是為了通過集群來提供實時的消息。大數據開發需掌握Kafka架構原理及各組件的作用和是用方法及相關功能的實現！

13.Scala

Scala是一門多範式的編程語言，大數據開發重要框架Spark是採用Scala語言設計的，想要學好Spark框架，擁有Scala基礎是必不可少的，因此，大數據開發需掌握Scala編程基礎知識！

14.Spark

Spark是專為大規模數據處理而設計的快速通用的計算引擎，其提供了一個全面、統一的框架用於管理各種不同性質的數據集和數據源的大數據處理的需求，大數據開發需掌握Spark基礎、SparkJob、Spark RDD、sparkjob部署與資源分配、SparkshuffleSpark內存管理、Spark廣播變數、SparkSQL SparkStreaming以及 Spark ML等相關知識。

15.Azkaban

Azkaban是一個批量工作流任務調度器，可用於在一個工作流內以一個特定的順序運行一組工作和流程，可以利用Azkaban來完成大數據的任務調度，大數據開發需掌握Azkaban的相關配置及語法規則。

F. 男生學習大數據好點還是python好點

首先大數據是一個行業或者業務領域專業方向，而python則是一門計算機開發語言，下面我詳細介紹他們的具體內涵：

大數據專業或行業方向是指研究或學習如何採用不同屬於傳統的新的技術或者方法處理海量的業務數據，並且能夠通過數據分析獲得新的知識，並且帶來新的巨大價值，因此大數據一定是和雲計算結合學習和研究，大數據方向主要學習的內容包括資料庫技術和數據分析和數據挖掘技術。大數據的實現基礎是主要為數理統計。大數據分析目前已經普遍應用於商業、服務、 社會 管理等領域，這次疫情期間大數據技術對於我們國家的疫情控制就起到了至關重要的作用，生活中不管是美團、淘寶都在使用大數據技術實現客戶的精準服務，我們阿譜雲教育團隊也是基於歷年來陝西高考中大學及專業報考大數據為陝西的家長和考生每年提供的精準分析和報考服務。

Python是一種解釋型腳本語言，可以應用於以下領域：Web 和 Internet開發、科學計算和統計、人工智慧、桌面界面開發、軟體開發、後端開發、網路爬蟲等等。眾多開源的科學計算軟體包都提供了Python的調用介面，例如著名的計算機視覺庫OpenCV、三維可視化庫VTK、醫學圖像處理庫ITK。而Python專用的科學計算擴展庫就更多了，例如如下3個十分經典的科學計算擴展庫：NumPy、SciPy和matplotlib，它們分別為Python提供了快速數組處理、數值運算以及繪圖功能。因此Python語言及其眾多的擴展庫所構成的開發環境十分適合工程技術、科研人員處理實驗數據、製作圖表，甚至開發科學計算應用程序。因此Python是大數據開發使用最好的工具之一。

如果從專業選擇角度，那麼還是選擇大數據方向，和就業方向直接關聯。因為python只是一個開發工具，學習開發工具的目的是為了就業，是為了在某一行業領域應用，如果只是看到很多媒體在介紹，只是感興趣那另當別論。

你要明白大數據范圍超級廣，你具體想要學習哪個方向呢？數據挖掘？還是機器學習深度學習？亦或nlp（自然語言處理）？（我主要學數據挖掘，嗚啦啦啦）
我給所有問我大數據該怎麼入門的人都會有如下建議：學好數學！學好數學！學好數學！重要的事說三遍，不然你怎麼理解各種模型的構建？所以從理解演算法開始，什麼svn啦，knn啦，k means啦，總之各種聚類分類的演算法，把它搞懂，絕對有用。
扯遠了，不好意思…言歸正傳，回到語言的選擇問題。java和python這兩個語言，我給你從這幾個方面解釋一下：
1. python是腳本語言，無需編譯，java則是需要編譯的語言
2. 我在letitcode（大概是這么拼）上測試過好多次，同一個功能的程序竟然是java性能好很多
3. 平時我們做項目，都是用python寫個demo去測試，真正發行的版本，是用java寫的
4. 許多大數據平台（如spark），都提供多種語言的介面，所以你不用擔心學一種語言沒處用的問題

看到了吧？python和java的地位差別在企業中就是一個低一個高,以我個人的觀點來看，我還是建議你先學python。1. 很多java中幾行的代碼，python中一行就搞定，學會了python，還怕學不會java？2. python上手快，簡潔事兒少3. （個人經驗）我學數據挖掘入門是用的scikit-learn（一個python庫），當時用的超爽的好吧！幾分鍾搞個模型出來。當然現在看來那不算什麼啦，可當時真的體驗很好，特有成就感。相反拿java寫程序我就各種別扭，總覺得啰嗦得很4. 其實，我覺得scala更適合大數據…linkedin後台好像就是它寫的，但是我覺得scala難，再加上種種原因，一直沒來得及學

你要明白大數據范圍超級廣，你具體想要學習哪個方向呢？數據挖掘？還是機器學習深度學習？亦或nlp（自然語言處理）？（我主要學數據挖掘，嗚啦啦啦）我給所有問我大數據該怎麼入門的人都會有如下建議：學好數學！學好數學！學好數學！重要的事說三遍，不然你怎麼理解各種模型的構建？所以從理解演算法開始，什麼svn啦，knn啦，k means啦，總之各種聚類分類的演算法，把它搞懂，絕對有用。

G. 大數據環境下，浪潮與華為相比如何，誰的發展更勝一籌

隨著人工抄智能、5G、大數據等新興技術的滲透發展，浪潮正通過AI計算平台、資源平台和演算法平台的研發創新，不斷推動著自身AI產業化以及產業AI化的進程。同時提到5G，人們難免會關聯想到華為，的確，在當前的技術背景下，各自領域拔得頭籌的兩者難免會被拿來比較，但是非要在兩者之間決出勝負其實並沒有意義。華為主要的業務重心在通信技術，而浪潮的主要項目則是伺服器和雲計算。但相較於華為的國民度，作為中國第一、全球前三的伺服器企業，浪潮還是稍顯低調。
但是在技術的創新研發上，浪潮從實際應用場景出發，面向AI和邊緣計算開發GPU Tesla V100、FPGA、NVMe等硬體驅動，不僅為AI訓練、AI推理、AIStation提供了硬體加速支持，還完成了全球最大規模單一集群實踐，其在開源的創新及實踐能力不容置疑。